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Neural network based system identification of a pmsm under load fluctuation

Quiroga Méndez, Jabid Eduardo and Cartes, David and Edrington, Chris (2009) Neural network based system identification of a pmsm under load fluctuation. Dyna; Vol. 76, núm. 160 (2009); 273-282 DYNA; Vol. 76, núm. 160 (2009); 273-282 2346-2183 0012-7353 .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article...

Resumen

A neural network based approach is applied to model a PMSM. A multilayer recurrent network provides a near term fundamental current prediction using as an input the fundamental components of the voltage signals and the speed. The PMSM model proposed can be implemented in a condition based maintenance to perform fault detection, integrity assessment and aging process. The model is validated using a 15 hp PMSM experimental setup. The acquisition system is developed using Matlab®/Simulink® with dSpace® as an interface to the hardware, i.e. PMSM drive system. The model shows generalization capabilities and a satisfactory performance in the fundamental current determination on line under no load and load fluctuations.

Tipo de documento:Artículo - Article
Información adicional:Derechos de autor reservados
Palabras clave:System, Identification, PMSM, Neural Network, Recurrent Networks.
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Dyna
Código ID:17958
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :25 Junio 2014 13:21
Ultima modificación:10 Junio 2018 23:15
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